做计算机视觉的朋友，估计没有人没用过OpenCV，著名的开源计算机视觉算法库。OpenCV还在不断发展中，最新的3.4版本，已经可以支持cnn了，以后估计会有集成更多的功能。 不过，由于知识产权的原因，OpenCV将很多算法放到了opencv_contrib中，在github上，这两块代码就是分别放在不同的repository中的。 OpenCV官方提供了windows可安装的版本，已经有编译
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2024-05-11 21:56:22
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相机已经存在很长很长时间了。然而，随着20世纪末廉价针孔相机的出现，针孔相机在我们的日常生活中司空见惯。不幸的是，这种廉价是有代价的:严重的扭曲。幸运的是，这些都是常量，通过标定和一些重新映射，我们可以纠正这一点。此外，通过标定，还可以确定相机的自然单位(像素)和现实单位(例如毫米)之间的关系。1.理论对于畸变，OpenCV考虑了径向和切向畸变。对于径向畸变，采用以下公式: 因此，对于一个未扭曲的
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2024-04-26 05:46:29
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介绍完图像的缩放和翻转后，接下来将要介绍图像的旋转，但是在OpenCV 4中并没有专门用于图像旋转的函数，而是通过图像的仿射变换实现图像的旋转。实现图像的旋转首先需要确定旋转角度和旋转中心，之后 确定旋转矩阵，最终通过仿射变换实现图像旋转。针对这个流程，OpenCV 4提供了getRotationMatrix2D()函数用于计算旋转矩阵和warpAffine()函数用于实现图像的仿射变换。首先介绍
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2024-03-18 09:10:35
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1.摄像机成像原理简述成像的过程实质上是几个坐标系的转换。首先空间中的一点由 世界坐标系 转换到 摄像机坐标系 ，然后再将其投影到成像平面 ( 图像物理坐标系 ) ，最后再将成像平面上的数据转换到图像平面 ( 图像像素坐标系 ) 。详细的可以参考我之前的博客[图像]摄像机标定(1) 标定中的四个坐标系图像像素坐标系 (uOv坐标系) 下的无畸变坐标 (U, V)，经过 经向畸变 和 切向畸变 后落
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2024-05-16 09:55:27
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<!doctype html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, user-scalable=no, initial-scale=1.0, m
原创
2021-07-28 15:47:02
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○ radial-gradient(形状 at 位置, 颜色, 颜色, 颜色) background-image:radial-gradient(green,yellow,orange); <!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UT
原创
2021-07-28 15:24:25
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考虑畸变模型时世界坐标系到像素坐标系的转换过程为：世界坐标-->相机坐标-->图像坐标+畸变-->像素坐标几种畸变类型：1.径向畸变：(沿着成像半径方向造成的偏差)其畸变模型为：其中K1用来校正变化小的中心位置，K2用来校正变化大的边缘位置，K3用来校正鱼眼镜头，一般的镜头只需要用到K1K2，过于详细的模型(也就是取k4及以上)会导致数值的不稳定(cause numerical
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2024-01-12 10:21:26
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如果对于输入空间的某个局部区域只有少数几个连接权值影响输出，则该网络称为局部逼近网络。常见的局部逼近网络有RBF网络、小脑模型（CMAC）网络、B样条网络等。RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。为什么RBF网络学
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2023-12-06 13:42:02
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前面的话 定义 径向渐变，实际上就是椭圆渐变，圆只是一种特殊的椭圆而已。径向渐变从圆心点以椭圆形状向外扩散，渐变的实现由两部分组成：椭圆和色标。椭圆部分用来控制径向渐变的位置、大小和形状等。而色标部分包含一个颜色值和一个位置，用来控制渐变的颜色变化 [注意]safari4-5、IOS3.2-4.3、android2.1-3只支持线性渐变，且需要添加-webkit-；safari
# Python 径向基函数网络（RBFN）科普与实现
在机器学习领域，径向基函数网络（Radial Basis Function Network, RBFN）是一种重要的人工神经网络结构。它被广泛应用于模式识别、函数拟合、时间序列预测等任务中。本文将介绍RBFN的基本概念、结构，以及如何用Python实现一个简单的RBFN，同时分析其在实际中的应用。
## 一、径向基函数网络的基本概念
径
论文中又提到了RBF，虽然是个简单的核函数，但是也再总结一下。关于SVM中的核函数的选择，比较简单和应用比较广的是RBF。可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。 最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/(2*σ)^2) } 其中xc为核函数中心,σ为函数的宽度参数 , 控制了函数的径向作
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2023-11-28 21:34:04
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径向基函数 在说径向基网络之前，先聊下径向基函数（Radical Basis Function，RBF）。径向基函数（Radical Basis Function，RBF）方法是Powell在1985年提出的。所谓径向基函数，其实就是某种沿径向对称的标量函数。通常定义为空间中任一点x到某一中心c之间
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2016-12-23 21:42:00
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CSS|径向渐变使用background-image: radial-gradient(渐变中心的形状（circle原型，ellipse椭圆）,blue,red……)<!DOCTYPE
原创
2022-07-11 17:01:13
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2021-10-18 11:40大家好，小编最近的课题需要输出RDF（径向分布函数），小编就去lammps官网及网络查找了如何用lammps输出RDF，小编就把自己学到的用法在这里跟大家分享，也算是小编学习过程中的一个笔记。 本教程也是小编现学现卖，不足之处请各位指出，希望能给读者提供一定的帮助，读者可结合实际需求，同时希望专业前辈提出不足，小编会和大家共同学习
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2023-11-13 07:10:07
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回忆一下普通BP网络，每个节点只是简单加上，然后一个激活函数。 而RBF网络，是所有的取平方和开根，径向基函数实际上就是欧氏距离。 任意一个满足Φ（x）=Φ(‖x‖)特性的函数Φ都叫做径向基函数，标准的一般使用欧氏距离（也叫做欧式径向基函数），尽管其他距离函数也是可以的。最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 其中为核函数中心,σ为函数的宽度参数 , 控制了函数的径向作用范围。 RBF神将网络是
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2024-06-23 11:28:02
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径向基函数 在说径向基网络之前，先聊下径向基函数（Radical Basis Function，RBF）。径向基函数（Radical Basis Function，RBF）方法是Powell在1985年提出的。所谓径向基函数，其实就是某种沿径向对称的标量函数。通常定义为空间中任一点x到某一中心c之间欧氏距离的单调函数，可记作k(||x-c||)，
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2024-04-02 09:55:37
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所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。 通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。 最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/(2*σ)^2) }
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2023-10-04 14:12:34
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可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。 最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/(2*σ)^2) } 其中xc为核函数中心,σ为函数的宽度参数 , 控制了函数的径向作用范围。 建议首选RBF核函数，因为：能够实现非线性映射；（ 线性核函数可以证明是他的一个特例；SIGMOID核函数在
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2024-08-16 14:12:32
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BP神经网络是一种全局逼近网络，学习速度慢，本次介绍一种结构简单，收敛速度快，能够逼近任意非线性函数的网络——径向基函数网络。（Radial Basis Function, RBF）是根据生物神经元有局部响应的原理而将基函数引入到神经网络中。为什么RBF网络学习收敛得比较快？当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一
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2023-07-03 22:12:51
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径向模糊简介 径向模糊，是一种从中心向外呈幅射状，逐渐模糊的效果。 因此径向模糊经常会产生一些中心的发散效果，在PS中同样也有径向模糊的滤镜效果。 径向模糊通常也称为变焦模糊。径向模糊（Radial Blur）可以给画面带来很好的速度感，是各类游戏中后处理的常客，也常用于Sun Shaft等后处理特
原创
2021-12-28 11:28:42
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